– Las organizaciones están generando datos no estructurados a través de diversos dispositivos y plataformas digitales.
– Las integraciones de BigQuery con Vertex AI se utilizan para interpretar datos no estructurados y extraer información significativa.
– Se están utilizando capacidades de IA generativa multimodal para analizar imágenes y videos en BigQuery para diversos casos de uso.
Actualmente, las organizaciones generan datos no estructurados en forma de imágenes, archivos de audio, vídeos y documentos a través de dispositivos y plataformas digitales como redes sociales, dispositivos móviles y sensores de IoT. BigQuery ha introducido integraciones con Vertex AI para darle sentido a estos datos aprovechando varias herramientas de IA como Gemini 1.0 Pro, PaLM, Vision AI, Speech AI, Doc AI y Natural Language AI.
Vision AI proporciona capacidades de clasificación de imágenes y reconocimiento de objetos, y ahora, con casos de uso de IA generativa multimodal compatibles con Gemini 1.0 Pro Vision, las organizaciones pueden analizar imágenes y videos usando declaraciones SQL directamente dentro de BigQuery. Capacidades como el reconocimiento de objetos, la búsqueda de información, los subtítulos, la comprensión de contenido digital y la generación de contenido estructurado se utilizan para analizar datos no estructurados en un entorno de almacén de datos.
Gemini 1.0 Pro Vision puede convertir datos no estructurados, como imágenes, en datos estructurados, lo que facilita su análisis y combinación con otros conjuntos de datos. Al solicitar Gemini 1.0 Pro Vision en BigQuery, las organizaciones pueden acceder a capacidades de IA generativa mediante la función ML.GENERATE_TEXT(), creando respuestas estructuradas como HTML o JSON para un análisis más profundo.
Estas respuestas estructuradas se pueden refinar aún más en consultas SQL para extraer información específica como marca, modelo y año a partir de imágenes de automóviles, lo que permite un análisis detallado que puede revelar información valiosa. La integración de IA generativa directamente en BigQuery ofrece importantes beneficios al permitir el análisis de datos sin la necesidad de código personalizado ni canales de datos complejos. Las organizaciones pueden desbloquear el potencial de los datos no estructurados y mejorar sus flujos de trabajo de datos a través de este enfoque innovador.
